一种基于迁移学习的电力负荷识别方法与系统

本发明公开了一种基于迁移学习的电力负荷识别方法与系统，主要涉及电力负荷检测识别技术领域。包括以下步骤：将电器的待训练的电力负荷数据集中的数据和实际采集的电力负荷数据中的异常数据进行删除，并使用前向数据缺失值填充方法对数据集中的空缺数据进行填充；进而提取出有效的电器负荷激活；生成电力负荷分解模型，根据测试集评估模型的性能；将少量实际采集的电力负荷数据中的电器负荷激活数据进行微调训练。本发明的有益效果在于：它在实现对电力负荷的精确分解和监测的同时，提供了一种高效、智能的电力负荷分析和管理解决方案。